Kararlı süreçler için oluşturulan uygulamalar, iş, kararlar ve müşteri ihtiyaçları sürekli değiştiğinde zorlanıyor. Kenarlara yapay zeka eklemek temel kısıtlamayı çözmez. Concentrix, mevcut ortamları modernize eder ve gerçek kullanıcılar ile iş akışları etrafında akıllı uygulamalar inşa eder. Sonuç olarak, yapay zekayı üretime taşıyan ve yeni çalışma yöntemlerini mümkün kılan güvenli ve uyarlanabilir teknoloji ortaya çıkıyor.
Yapay zeka destekli uygulamaları daha hızlı başlatın
Karmaşık eski ortamları modernize edin
Uygulama ölçeğini ve hızını iyileştirin
Ajanik, otomatik iş akışlarını etkinleştirin
Uygulama harcamalarından elde edilen değeri artırmak
01
Yapay zeka destekli uygulamaları güvenli, ölçeklenebilir ve üretime hazır hale getirmek için gereken mimari, kalıplar ve teknik seçimleri tanımlayın.
02
Deneyimleri iyileştiren, yeni iş akışlarını destekleyen ve ölçülebilir iş sonuçları sunan uygulamalar ve yapay zeka ajanları oluşturun.
03
Eski uygulamaları güncelleyerek değişen iş ihtiyaçlarını, yeni teknolojileri ve daha akıllı çalışma yöntemlerini destekleyebilirler.
04
Planlı geliştirmeler, kontrollü sürümler, performans iyileştirmeleri ve yaşam döngüsü yönetişimi yoluyla uygulamaları güncel ve etkili tutun.
Yenilikçi deneyimlere ilham verecek düşünce liderliği ve araştırma
Akıllı bir uygulama, verileri yalnızca bilgi kaydetmek ve sabit süreçleri desteklemek için değil, veri, yapay zeka, otomasyon veya ajanları kullanır. Bağlamı anlayabilir, kararları yönlendirebilir, işi otomatikleştirebilir, deneyimi kişiselleştirebilir veya eylemi koordine edebilir. Sadece teknoloji onu zeki yapmıyor. Faydalı bir iş akışı etrafında tasarlanmalı, doğru verilere erişime sahip olmalı ve uygun güvenlik, yönetişim ve insan denetimiyle çalışmalıdır.
Bu, uygulamanın durumuna, desteklediği değere ve işletmenin sonraki ihtiyaçlarına bağlıdır. Bazı uygulamalar API’ler ve yapay zeka yetenekleriyle yeniden düzenlenebilir, yeniden platformlanabilir veya genişletilebilir. Diğerleri ise çok fazla teknik borç taşıyor veya değiştirmeyi daha mantıklı kılan mimari sınırlar koyuyor. Mevcut ortamı değerlendiriyoruz ve her güzergahın maliyetini, riskini, hızını ve uzun vadeli değerini karşılaştırmadan önce bir yaklaşım öneriyoruz.
Kullanıcı, iş akışı ve performans sonucundan başlarız, tercih edilen bir yapay zeka teknolojisiyle değil. Daha iyi bağlam, tahmin, otomasyon veya koordineli eylemin sürtüşmeyi ortadan kaldırabileceği veya kararı iyileştirebileceği noktaları ararız. Her fırsat daha sonra değer, fizibilite, veri hazırlığı, risk ve benimsenme açısından test edilir. Bu da yatırımı insanların kullanacağı ve işletmenin üretimde destekleyebileceği özelliklere odaklanmasını sağlar.
Evet. Ajanlar genellikle API’ler, orkestrasyon katmanları veya yeni arayüzler aracılığıyla mevcut bir uygulamaya entegre edilebilir. Doğru yaklaşım, uygulama mimarisine, mevcut verilere, bir ajanın alması gereken eylemlere ve gerekli kontrollere bağlıdır. Ajanın rolü, izinleri, insan kontrol noktaları ve performans ölçümlerini tanımlıyoruz, ardından bunu daha geniş iş akışı ve teknoloji ortamına entegre ediyoruz.
Güvenlik ve risk, mimariden dağıtıma kadar dikkate alınır. Bu, güvenli tasarım kalıpları, kimlik ve erişim kontrolleri, veri koruma, kod ve model incelemeleri, test, gözlemlenebilirlik ve sürüm kontrollerini içerir. Yapay zeka destekli uygulamalar için model davranışı, prompt ve veri riskleri, insan denetimi ve güvenli başarısızlık da ele alınıyor. Kontroller, nihai inceleme olarak eklenmek yerine uygulamanın amacı ve risk profiline göre eşleştirilir.
Ölçümler, uygulama performansını geliştirmek için oluşturulduğu sonuçla ilişkilendirmelidir. Kullanım durumuna bağlı olarak, bu benimseme, görev tamamlama, döngü süresi, dönüşüm, çalışan verimliliği, hizmet maliyeti, güvenilirlik veya karar kalitesi gibi konuları içerebilir. Bu ölçümleri erken olarak belirliyoruz, uygulamayı alarak onları yakalayacak şekilde alıyoruz ve canlı operasyondan elde edilen geri bildirimleri kullanarak daha fazla iyileştirmeyi yönlendiriyoruz.
"*" gerekli alanları gösterir